目的稀疏表示在遙感圖像融合上取得引人注目的良好效果,但由于經(jīng)典稀疏表示沒有考慮圖像塊與塊之間的相似性,導致求解出的稀疏系數(shù)不夠準確及字典學習的計算復雜度高。為提高稀疏表示遙感圖像融合算法的效果和快速性,提出一種基于結(jié)構(gòu)組稀疏表示的遙感圖像融合方法。方法首先,將相似圖像塊組成結(jié)構(gòu)組,再通過組稀疏表示算法分別計算亮度分量和全色圖像的自適應組字典和組稀疏系數(shù);然后,根據(jù)絕對值最大規(guī)則進行全色圖像稀疏系數(shù)的部分替換得到新的稀疏系數(shù),利用全色圖像的組字典和新的稀疏系數(shù)重構(gòu)出高空間分辨率亮度圖像;最后,應用通用分量替換（GCOS）框架計算融合后的高分辨率多光譜圖像。結(jié)果針對3組不同類型遙感圖像的全色圖像和多光譜圖像分別進行了退化和未退化遙感融合實驗,實驗結(jié)果表明:在退化融合實驗中,本文方法的相關系數(shù)、均方根誤差、相對全局融合誤差、通用圖像質(zhì)量評價指標和光譜角等評價指標比傳統(tǒng)的融合算法更優(yōu)越,其中相對全局融合誤差分別是2.326 1、1.888 5和1.816 8均遠低于傳統(tǒng)融合算法;在未退化融合實驗中,除了在綠色植物融合效果上略差于AWLP（additive wavelet luminance p... 

【文章來源】：中國圖象圖形學報. 2016,21(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁


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